<header>
    入门简介
</header>
<p>
    一个开源的机器学习库，主要用于进行计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域的研究和开发。
</p>
<p>
    官方文档地址：<a href="https://docs.pytorch.org/docs/stable/index.html"
        target="_blank">https://docs.pytorch.org/docs/stable/index.html</a>。
</p>
<h2>
    安装&引入
</h2>
<p>
    使用 pip 安装 pytorch：
</p>
<pre tag>
    pip install torch torchvision torchaudio
</pre>
<p>
    为了确保 PyTorch 已正确安装，我们可以通过执行以下 PyTorch 代码来验证是否安装成功：
</p>
<pre tag>
import torch

# 当前安装的 PyTorch 库的版本
print(torch.__version__)
# 检查 CUDA 是否可用
print(torch.cuda.is_available())
</pre>
<p>
    如果 torch.cuda.is_available() 输出 True，则说明 PyTorch 成功识别到你的 GPU。
</p>
<h2>
    架构总览
</h2>
<p>
    PyTorch 采用模块化设计，由多个相互协作的核心组件构成：
</p>
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th colspan="12">
                PyTorch 架构图
            </th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <th colspan="12">
                生态系统
            </th>
        </tr>
        <tr>
            <th colspan="3">
                torchvision
            </th>
            <th colspan="3">
                torchtext
            </th>
            <th colspan="3">
                torchaudio
            </th>
            <th colspan="3">
                其他专业库
            </th>
        </tr>
        <tr>
            <th colspan="12">
                核心
            </th>
        </tr>
        <tr>
            <th colspan="4">
                torch.nn<br />(神经网络)
            </th>
            <th colspan="4">
                torch.optim<br />(优化器)
            </th>
            <th colspan="4">
                torch.utils<br />(工具函数)
            </th>
        </tr>
        <tr>
            <th colspan="4">
                torch 核心<br /> (张量计算)
            </th>
            <th colspan="4">
                autograd<br />(自动微分)
            </th>
            <th colspan="4">
                torch.utils.data<br />(数据加载)
            </th>
        </tr>
    </tbody>
</table>
<h2>
    执行流程
</h2>
<p>
    Python代码 → C++核心计算 → 底层CUDA/C库加速 → 返回结果。
</p>